干扰条件下城市交通网络系统仿真

建立城市交通复杂网络模型，遴选表征网络拓扑结构和功能的参数，系统设计多种表达真实网络抗干扰的仿真策略，以上海市轨道交通网络为例模拟分析其抗干扰特性，提供了分析和优化交通基础设施结构和功能的模型和思路。     

城市交通信号控制系统微观仿真研究

交通仿真是研究交通问题的重要手段,而Agent特有的自治性、协作性等特点为交通仿真提供了较好的手段,文章着重进行了基于MAS的智能交通控制微观仿真研究,并运用VC＋＋6．0开发了一套具有实用价值多路口交通仿真系统。     

轨道交通牵引供电仿真模型与算法的研究

该文提出了一种适用于城市轨道交通供电系统仿真的RS模型与算法。该模型针对各种不同的地铁和轻轨供电方式,归纳出一种统一的方法,有利于计算机实现。该模型与算法假设条件合理,适应性好,计算精度满足工程要求。这种方法不仅能为城市轨道交通的新建和扩建方案论证、系统设计提供分析数据,而且还可以对牵引变电所的技术参数进行校核。该仿真软件的计算结果已经成功地应用于城市地铁和轻轨牵引供电系统设计、校验和优化工作。     

基于神经网络的城市公路隧道交通智能监控

在对城市公路隧道宏观动态交通流解析模型进行分析的基础上,利用神经网络建立了城市公路隧道的宏观交通流的智能模型,并利用该神经网络模型实现了对武昌阅马场隧道交通系统的智能监控.     

基于智能导向的城市交通空间规划系统设计

针对城市交通空间在规划过程中受到车辆类型的影响,导致其规划效果变差,以提高城市交通空间规划效果为目的,设计了基于智能导向的城市交通空间规划系统.在智能导向的基础上,利用数据采集模块、Web服务器设计及MapObject组件设计,通过预测城市交通空间分布格局变化和城市交通空间的规划流程,实现了城市交通空间的规划.测试结果...     

地铁列车的追踪间隔控制模型与仿真

在分析列车区间追踪间隔时间、车站追踪间隔时间的基本概念以及影响因素的基础上,建立了城市轨道交通在不同信号系统下的列车区间追踪间隔和列车车站追踪间隔模型．给出了相应的列车追踪间隔时间的计算方法．应用MATLAB软件进行了验算并对仿真结果进行分析．     

Traffic Simulation in Urban Networks Using Stochastic Cell Transmission Model

The stochastic cell transmission model (SCTM) is a macroscopic traffic simulation model of high accuracy. One of its advantages is that it can represent the uncertainty of the traffic states and the changing travel demand and supply conditions. However, it has been applied to freeways and simple networks having only one origin‐destination pair. In this article, we propose a modified stochastic cell transmission model (M‐SCTM) that applies the conventional SCTM to urban networks. In M‐SCTM, we introduce vehicle agents as well as their route choice behavior on an urban network, which is more applicable to complex urban networks. Additionally, M‐SCTM was applied to networks in which the turning ratio is not priorly set through a route search algorithm. The results show that M‐SCTM can conduct simulations with as much accuracy as SCTM. Furthermore, we verified the appropriate reproducibility of the simulations based on M‐SCTM and compared the estimated value and the measured value in terms of the travel time of each vehicle.     

基于传感器网络的城市智能运输系统的构建

基于传感器网络构建城市智能运输系统，实现对城区交通的智能控制．设计了智能运输系统专用的传感器节点和相应的硬件结构，并编制了相应的软件，建立了一个城市交通系统的智能控制模型，实现道路交通流实时动态信息的采集、处理和发布，及路段的规模协调控制．使用Matlab软件对控制模型中的交通信息的处理进行了仿真，表明该智能运输系统模型能够投入交通控制的实际应用．与当前普遍采用的基于GPS技术构建的ITS系统相比，本系统具有更高的性价比、灵活性和控制效率．     

城市智能公共交通系统模型框架的设计与研究

传统的城市公交系统已经不能保障城市公共交通的顺畅运行.为适应当今的交通需要和响应国家"十一五"规划,提出并介绍一个城市智能公共交通系统模型框架及其主要功能模块.该系统有效解决了城市目前面临的交通问题,为建立城市大规模完整的智能交通系统提供了有力支撑.     

面向对象的城市交通规划时空数据模型

阐述了交通规划信息的时空特性，以城市交通规划为背景，对城市交通规划时空数据模型的设计思想和方法进行了研究，提出了一个城市交通规划时空数据模型。模型采用失量结构，并采用面向对象的技术进行概括。着重对交通规划基础信息中的面状要素、线状要素和点状要素的时空表达进行了介绍。     

Adaptive Aircraft Flight Control Simulation Based on an Artificial Immune System

Over the past decade much progress has been made in the development of adaptive, model-following flight control systems. These systems are being designed to account for the degradation and even the failure of the actuators used to implement the control laws within aircraft. Typically, these adaptive, model-following flight control systems require software components capable of (1) monitoring system performance, (2) quantifying changes occurring in the performance characteristics of actuators, and (3) adapting control laws based on changes in actuator performance. Interestingly enough, the challenges facing natural immune systems also require the successful completion of three similar tasks: (1) monitoring organism performance, (2) identification of antigens, and (3) distribution of targeted antibodies. Thus, the characteristics inherent in natural immune systems have been captured and employed in computational systems called artificial immune systems (AISs). This paper describes an adaptive, model-following flight control system based on an artificial immune system. The effectiveness of the approach is demonstrated in a system designed to maintain cruise conditions in the simulation of a Boeing 747 aircraft in the presence of atmospheric turbulence and degradations in the performance characteristics of actuators used to manipulate various control surfaces.     

多目标随机运输路径选择的频域优化模型

根据运输系统的随机特性,讨论时间、损耗和流量等优化目标之间的函数关系,采用概率论方法提出一种用于搜索时变、随机运输网络中多目标路径优化的频域生成图模型(FSG),设计相应的优化算法。FSG通过时频域间概率函数的相互转化,可定量分析O-D对之间多目标路径选择概率的动态变化过程,处理连续概率分布和离散经验分布。结合Matlab给出的算例验证了该算法的可行性和有效性。     

多目标随机运输路径选择的频域优化模型

根据运输系统的随机特性,讨论时间、损耗和流量等优化目标之间的函数关系,采用概率论方法提出一种用于搜索时变、随机运输网络中多目标路径优化的频域生成图模型(FSG),设计相应的优化算法。FSG通过时频域间概率函数的相互转化,可定量分析O-D对之间多目标路径选择概率的动态变化过程,处理连续概率分布和离散经验分布。结合Matlab给出的算例验证了该算法的可行性和有效性。     

基于GPRS的信息采集系统智能终端的设计

介绍了基于GPRS的无线传输技术在智能交通信息采集系统中进行数据传输的优点和A-GPS技术,分析了信息采集系统的组成结构及其工作原理,并重点介绍了中兴通讯P800智能终端硬件和软件的设计;另外,在对采集来的视频信息进行传输时,为了提高视频效果清晰度,给出了视频图像压缩的数据处理流程。最后,阐述了基于P800智能终端信息采集平台在移动奥运的应用。     

城市灾区无人机网络自适应覆盖优化算法

城市灾区中,地面用户节点的移动特性使得应急网络覆盖成为难题。针对城市灾区移动用户节点的应急网络覆盖优化问题,提出一种无人机网络自适应覆盖优化算法。对布谷鸟搜索算法进行改进,并对目标函数进行优化调整,将城市灾区地面用户节点的移动模型应用于改进的布谷鸟算法模拟中,最终实现对城市灾区重点区域移动用户的自适应覆盖优化。仿真结果表明,所提算法与相同实验环境下的标准布谷鸟算法（CSA）和模拟退火算法（SAA）相比,对重点区域的覆盖率分别提升了2.98个百分点和1.87个百分点。多次实验表明无人机网络的覆盖率、连通性及路径损耗稳定,且随着仿真时间变化,应急网络的性能稳定。证明了该算法不仅能够对城市灾区移动节点提供稳定的动态网络覆盖,有较强的全局以及局部寻优能力且能够更加有效地提高对重点区域的覆盖率。     

快速路网宏观交通流仿真系统的开发与仿直

为了给快速路网运行状况分析和控制策略评价提供高效辅助决策工具,提出快速路网宏观交通流仿真系统整体框架,分输入模块、仿真模块和输出模块三部分,并给出采用Microsoft Visual Basic面向对象语言开发的实现流程图和关键技术.仿真案例采用该系统对包含两个起点、两个终点的快速路网进行仿真,刻画交通拥挤的形成、传播...     

城市交通网络宏观控制模型及仿真实现

为研究适合城市交通网络控制系统应用的交通流预测模型,在改进Van Den Berg, M的路段交通流模型的基础上,建立了以路口交通流为基本建模单元,以动态非线性离散方程反映交通流变化的城市交通网络宏观模型.为验证该模型能有效地预测城市路网的交通流信息,在VC++net环境下,开发了城市交通宏观控制模型仿真系统UTFS,设计了网络拓扑结构模块,以适应不同规模、不同复杂程度的实际交通网络的仿真要求.最后选取典型网络进行应用研究.仿真结果表明:该模型满足交通控制对控制模型的实时性和精度要求,该仿真系统可以作为城市交通网络宏观控制模型验证的有效工具,也可以作为城市交通控制系统控制和优化研究的辅助工具.     

灰色预测模糊自适应PID控制的城轨列车智能驾驶系统研究

为提高城轨列车驾驶系统的智能化程度,将灰色预测控制与模糊自适应PID控制技术相结合,应用到城轨列车驾驶系统中。在对城轨列车驾驶系统进行需求分析的基础上,针对其对各种性能指标的要求,提出了基于灰色预测模糊自适应PID控制的城轨列车智能驾驶系统的设计方案。将灰色预测控制与模糊自适应控制应用到经典PID控制中,设计出了系统的智能控制器,有效满足了城轨列车在运行时对跟踪误差、准点率、停车误差、舒适度和节能性等多个性能指标的要求。仿真结果表明:采用灰色预测模糊自适应PID算法的控制系统具有良好的控制精度且系统的智能化程度得到了相应的提升。     

基于FNNC的城市交通智能红绿灯控制系统

提出一种自适应模糊神经网络控制方法FNNC(Fuzzy Neutral Network Controller),通过离线学习,使其记忆得到了经验知识,同时根据被控过程的运行状态在线自调整,达到模糊自适应的能力.将其应用于城市交通红绿灯智能控制系统中实现全局优化控制,并在此基础上形成调度指令,利用模糊控制的方法实现交叉路口的红绿灯控制.用Matlab进行仿真取得了较好的效果.将此方案用于多路口交通控制,可以达到减少全局等候车辆总数的目标,是一种适用于我国城市,尤其是中小城市的智能交通控制系统.